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时间:2018-12-02
《基于BP神经网络的中部地区物流需求预测》由会员上传分享,免费在线阅读,更多相关内容在学术论文-天天文库。
1、-华中科技大学硕士学位论文usingthetraditionalrequirementforecastingmethodwiththeneuralnetworkwhichcanconfirmthattheneuralnetworkcanpredictthesuperiorityandaccuracyofthemethod.Later,weshouldanalyzetheimprovementalgorithmofBPneuralnetworkandusetheadjustedalgorithmtoforecast
2、thevolumeofgoodstransportedofcentralregionofthefollowingthreeyears.Keywords:Logisticsrequirement;BPNeuralNetwork;CentralRegion;III---独创性声明本人声明所呈交的学位论文是我个人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。尽我所知,除文中已经标明引用的内容外,本论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的研究成果。对本文的研究做出贡献的个人和集体,均已在文中以明确方式标明。本人完全意
3、识到,本声明的法律结果由本人承担。学位论文作者签名:日期:年月日学位论文版权使用授权书本学位论文作者完全了解学校有关保留、使用学位论文的规定,即:学校有权保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版,允许论文被查阅和借阅。本人授权华中科技大学可以将本学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索,可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存和汇编本学位论文。保密□,在_____年解密后适用本授权书。本论文属于不保密□。(请在以上方框内打“√”)学位论文作者签名:指导教师签名:日期:年月日日期:年月日---华中科技
4、大学硕士学位论文1绪论1.1课题研究背景及意义物流活动作为经济活动的重要组成部分,在经济迅速发展的现代社会,已经日益受到全球各个国家的普遍重视。物流业的发展水平逐渐称为衡量一个国家现代化水平和综合国力的重要指标之一。在国内,物流业也在平稳发展,尤其是1990年后,随着经济的快速平稳发展,物流行业突飞猛进,社会物流总额平均年增长17.1%,而物流业增加值也达到平均每年12%以上[1]。中国物流与采购联合会表示,中国的现代物流产业地位已经确立,将会成为投资热点,引发了国内外的大量资本注入[2]。中部地区位于我国的中间
5、地带,包括山西、安徽、江西、河南、湖北、湖南六省,属于既不沿边也不靠海的内陆腹地,不能充分的发挥沿海优势,也不利于和其他邻国进行贸易联系,但是中部地区的地理区位优势明显,连贯东西,承接南北。同时,全国有大约四分之一的铁路、公路和河流分布于中部地区六省,是全国非常重要的运输集散地和中转中心[3]。党中央领导也不止一次在报告中提出要“促进中部地区崛起”,努力把中部建成全国重要的粮仓,重要的能源、原材料基地,全国重要的物流、商流、信息流集散地[4]。目前,中部地区的经济发展较发达地区仍然略显缓慢,导致我国中部地区的物流
6、发展也存在着一定的问题:(1)物流基础设施建设还较为落后;(2)经济发展,尤其是商流物流信息流的运作效率还需要加强;(3)缺乏较为现代化、核心竞争力突出的大型物流企业[5]。总的来说,中部地区有着较为优越的地理区位优势,但是受到经济条件的制约,尽管物流建设的速度正在稳步提升,交通网络及物流服务水平仍与发达国家和东部的发达地区存在较大的差距。而有效的进行中部地区的物流规划,促进物流产业的发展,可以大力的推动中部地区的经济提升,加快中部地区的经济崛起。大力发展中部地区的物流产业,需要对中部地区的物流发展进行系统的分析
7、和规划。目前各国的学者已经进行了很多省市的物流规划工作,但是物流需求预测作为物流规划工作的理论基础,却常常被忽略。物流需求研究是进行合理区域物流规划以及物流基础设施投资建设的重要前提,是衡量物流规划是否合理的关键性指标。1---华中科技大学硕士学位论文目前物流规划中还存在着以下的问题[6]:(1)以定性分析为主,缺乏定量分析;(2)缺乏物流规划的理论研究;(3)物流业起步较晚,统计数据有限。本文正是在这种情况下进行研究的,为了合理制定物流规划,首先进行物流市场需求分析,通过对比研究确定切实有效的需求预测方法,对中
8、部地区未来一定时期内的物流规模需求和物流结构需求作出预测,并以此作为指导中部地区物流规划的理论依据。1.1本文研究的目的目前我国的学者已经进行了很多省市的物流规划工作,但是物流需求预测作为物流规划工作的理论基础,却常常被忽略。物流需求研究是进行合理区域物流规划以及物流基础设施投资建设的重要前提,是衡量物流规划是否合理的关键性指标。传统的预测方法如时间序列分析和回归拟合方式
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